金属矿山

作者：罗仙平,张燕,何鹏宇,张宏亮,刘子帅

单位：1. 矿冶环境污染防控江西省重点实验室,江西 赣州 341000;2. 江西理工大学资源与环境工程学院,江西 赣州 341000;3. 江西理工大学宜春锂电新能源产业研究院,江西 宜春 336000;4. 赣州好朋友科技有限公司,江西 赣州 341000

关键词：锂辉石,图像智能分选机,预选抛废,智能选矿,拣选,

为提高四川某锂辉石矿磨选给矿Li2O 品位、降低选矿生产成本,采用图像智能分选机开展了智能预选抛废工艺试验,考察了入选粒度、矿石水洗与否、抛废率、皮带速度和吹喷方式等对分选效果的影响。结果表明:在给矿粒度为60~10 mm、预先冲洗矿泥、抛废率为31. 88%、皮带速度为0. 5 m/ s、采用“正吹”喷吹的条件下,获得了Li2O品位为1. 47%、Li2O 回收率为96. 03%的锂辉石合格矿,仅3. 97%的Li2O 损失在废石中;图像分选机分选出的锂辉石合格矿总体呈亮黄色,而废石则呈黑色或白色;XRD 结果显示,相较于原矿,锂辉石合格矿的锂辉石相明显增强,而废石中未见锂辉石相。表明智能图像选矿机可有效实现锂辉石和脉石矿物的智能分选,减少磨浮作业处理量,提高入磨料Li2O 品位,降低生产成本,减轻浮选药剂的潜在环境危害。

来源：2024年第5期

《金属矿山》期刊编辑部

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